Normungsroadmap KI Zertifizierte KI Filiz Elmas 23. Juni 2021 - DIN.ONE
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Zertifizierte KI
Normungsroadmap KI
Filiz Elmas
23. Juni 2021
Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Einführung
Normungsroadmap KI
KI-Strategie der Bundesregierung: Standards setzen
Ziele:
‒ Umfeld der KI-Standardisierung beschreiben
Normungsroadmap KI setzt eine ‒ Normungs- und Standardisierungsbedarfe aufzeigen
wesentliche Maßnahme der KI-Strategie um ‒ Handlungsempfehlungen aussprechen
Download: www.din.de/go/normungsroadmapki
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Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Basis schaffen
Meilensteine der Normungsroadmap KI
August 2019
Konstituierung
Steuerungsgruppe
NRM KI
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Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Basis schaffen
Mitglieder Steuerungsgruppe
Dr. Tarek R. Besold Jörg Bienert Dr. Julia Borggräfe Dr. Joachim Bühler Susanne Dehm el
neurocat GmbH KI-Bundesverband BMAS Verband der TÜV e. V. Bitkom e. V.
Dr. Dirk Hecker Thorsten Herrmann Stefan Heum ann Dr. Wolfgang Hildesheim Prof. Jana Koehler
Fraunhofer IAIS Microsoft Deutschland Stiftung Neue Verant- IBM Deutschland DFKI
w ortung
Prof. Ina Schieferdecker Stefan Schnorr Prof. Klaus Mainzer Dr. Christoph Peylo Alexander Rabe
BMBF BMWi TU München Robert Bosch GmbH eco Verband
Andreas Steier Dr. Volker Treier Prof. Wolfgang Wahlster Prof. Dieter Wegener Christoph Winterhalter 4
Mitglied des Deutschen DIHK Plattform Lernende Siemens AG DIN © 2021, DIN e. V.
Bundestages Systeme
Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Basis schaffen
Struktur des Projekts NRM KI
Steuerungsgruppe Normungsroadmap KI
Strategische und thematische
Berichterstattung Richtungsweisung
Projekt „Normungsroadmap KI“
Projektkoordination: DIN
AG AG AG AG AG AG AG
Grundlagen Ethik Qualität/ IT- Industrielle Logistik/ Medizin
Zertifizierung Sicherheit Automation Mobilität
Austausch der AG-Leitenden
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Normungsroadmap Künstliche Intelligenz: Basis schaffen
Meilensteine der Normungsroadmap KI
August 2019 Oktober 2019 Januar 2020
Konstituierung Kick-Off
Steuerungsgruppe Arbeitsgruppen
NRM KI
Auftaktveranstaltung
im BMWi mit > 300 TN
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Zusammensetzung der Arbeitsgruppen
Anzahl: ca. 300 Fachleute
Daten
Privacy
Architektur
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Meilensteine der Normungsroadmap KI
August 2019 Oktober 2019 Januar 2020 November 2020
Erarbeitung der
Normungsroadmap KI
Konstituierung Kick-Off Fertigstellung Veröffentlichung
Steuerungsgruppe Arbeitsgruppen Erarbeitungszeit: 7 Monate Manuskript
NRM KI Anzahl der Sitzungen > 60
Auftaktveranstaltung
Lektorat
im BMWi mit > 300 TN
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Zahlen zur Normungsroadmap KI
7 180 236
Arbeits-
gruppen AutorInnen Seiten
und 20 >70
300 Schwer-
punkte
Mitglieder
in der
Standardi-
Fachleute sierungs-
Steuerungs-
bedarfe
gruppe
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Umsetzung der Normungsroadmap KI
Handlungsempfehlungen Anreicherung der Handlungs- Bewertung des weiteren
der NRM KI empfehlungen Vorgehens
• Thematische Verortung • Diskussionspunkte aus
(betroffener Normen- Fachworkshops
ausschuss bzw. • Dringlichkeit der Umsetzung
Arbeitsausschuss) (Umfrage in Fachworkshops)
• Ansprechpartner bei DIN • Reifegrad des Bedarfs (wie
(zuständiger Projektmanager/ explizit ist er formuliert oder
Gruppenleiter) besteht Notwendigkeit zur
• Potentielle neue Experten Konkretisierung)
• Abstimmung der Bedarfe mit
Geschäftsführern der
Normenausschüsse
Ziel: Initiierung von Normungs- und
Standardisierungsprojekten
Grundlagen Qualität, Zertifizierung Industrielle Automation KI in der Medizin
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Ethik IT-Sicherheit Mobilität & Logistik
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Koordinierungsgruppe
Geschäftsstelle
Koordinierungsgruppe KI-Normung und -Konformität
Entsendet
Mitarbeiter
Fachebene („Sherpa“) Task Force 1 ... Task Force n
Mandat
Die Bundesregierung, vertreten durch BMWi, BMBF und BMAS, beauftragt die Koordinierungsgruppe KI-Normung
und -Konformität, alle zur Umsetzung der KI-Normungsroadmap notwendigen Aktivitäten durchzuführen.
Themenschwerpunkte
• Ganzheitliche Umsetzung der Normungsroadmap KI (Umsetzungsaktivitäten, Leuchtturmprojekte)
• Mitgestaltung des europäischen Ordnungsrahmens zu KI
• Impulse zur agilen Entwicklung von N.&.S. mit KI-Pilotprojekten, Überprüfung bestehender Normen auf KI-Tauglichkeit
• Fortschreibung der Normungsroadmap
• Kompetenzaufbau und (Weiter-) Bildung
• Strategische Kommunikation der Rolle der Normung am Beispiel von KI
• Empfehlungen zu wichtigen innovationspolitischen Entwicklungen und zur Gestaltung des Standorts Deutschland 11
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Mitglieder der Koordinierungsgruppe
Politisch verantwortliche Technologische KI-
Gesellschaft und Ethik Normungsorganisationen
Ressorts Forschung
Stefan Schnorr Prof. Jana Koehler Jutta Gurkmann
Christoph Winterhalter
Dr. Julia Borggräfe Prof. Stefan Wrobel Dr. Detlef Gerst
Prof. Dieter Wegener
Prof. Ina Schieferdecker Prof. Wolfgang Wahlster Julia Kloiber
Industrie und Wirtschaftsverbände Ständige Gäste
Dr. Wolfgang Hildesheim Dr. Tobias Heimann Dr. Joachim Bühler
Dr. Johannes Winter
Alexander Rabe Dr. Volker Treier
Dr. Christoph Peylo
Dr. Tina Klüwer
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Normungsrelevante Akteure* *(Übersicht erhebt keinen Anspruch
auf Vollständigkeit)
JTC 1
NKT NA Erg SC 40
JTC 1 JTC 1
NASG KoLo SC 41 SC 31
NA CSA JTC 1
NIA
NIA Auto- JTC 21 SC 27
WG 1 Foundational Standards
mobil JTC 1
Verbrau- CEN / OGC WG 2 Data
FNLa DIN SC 29 WG 3
cherrat CENELEC
JTC 11
JTC Trustworthiness
NA Med JTC 13 W3C ISO/IEC SC 42
42 WG 4 Use Cases
NAM SC
JTC 1 WG 5 Computational
u.v.m. NAT NMP SC 37 JWG 1 approaches
IEEE
JTC 1 Governance implications of AI
NA Org NA QSZ SC 38
OMG JTC 1
DKE SC 7
ETSI SEG 10
IETF
TC 199 TC 62
Koordi-
nierungs- IEC
gruppe ITU-T
ISO TC 65
Ge-
schäfts- TC 299 TC 204
stelleAktivitäten
Veröffentlichte internationale Standards
ISO/IEC TR 20547-2: ISO/IEC 20546: ISO/IEC TR 24028: ISO/IEC TR 24029-1:
Information technology - Information technology - Information technology – Assessment of the
Big data reference Big data - Overview and AI - Overview of robustness of neural
vocabulary
architecture - Part 2: Use trustworthiness in networks - Part 1:
cases and derived artificial intelligence Overview
requirements
01-2018 02-2018 02-2019 03-2020 05-2020 08-2020 03-2021
ISO/IEC TR 20547-5: ISO/IEC 20547-3: ISO/IEC TR 20547-1:
Information technology - Information technology - Information technology -
Big data reference Big data reference Big data reference
architecture - Part 5: architecture - Part 3: architecture - Part 1:
Standards roadmap Reference architecture Framework and
application process
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Laufende Normungsprojekte (1/3)
Foundational Standards
ISO/IEC CD 22989: AI - Concepts and terminology
ISO/IEC CD 23053: Framework for AI(AI) Systems Using Machine Learning (ML)
ISO/IEC WD 42001: Management system
WG 1
ISO/IEC WD 5259-1: Data quality for analytics and ML - Part 1: Overview, terminology, and examples
ISO/IEC AWI 5259-2: Data quality for analytics and ML - Part 2: Part 2: Data quality measures
ISO/IEC WD 5259-3: Data quality for analytics and ML - Part 3: Data quality management requirements and
guidelines
ISO/IEC WD 5259-4: Data quality for analytics and ML - Part 4: Data quality process framework
ISO/IEC CD 24668: Process management framework for Big data analytics
WG 2
Data
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© 2021, DIN e. V.Aktivitäten
Laufende Normungsprojekte (2/3)
ISO/IEC AWI TR 5469: Functional safety and AI systems
ISO/IEC CD 23894:Risk Management
ISO/IEC AWI TR 24027:Bias in AI systems and AI aided decision making
ISO/IEC AWI 24029-2: Assessment of the robustness of neural networks - Part 2: Methodology for the use of
Trustworthiness
formal methods
ISO/IEC AWI TR 24368: Overview of ethical and societal concerns
ISO/IEC AWI 25059: Software engineering - Systems and software Quality Requirements and Evaluation
(SQuaRE) - Quality model for AI-based systems
WG 3
ISO/IEC AWI TS 6254: Objectives and methods for explainability of ML models and AI systems
ISO/IEC WD 5338: AI system life cycle processes
ISO/IEC WD 5339: Guidelines for AI applications
Use Cases
ISO/IEC CD TR 24030: Artificial Intelligence (AI) - Use cases
WG 4
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Laufende Normungsprojekte (3/3)
Computational approaches
ISO/IEC WD TS 4213: Assessment of machine learning classification performance
ISO/IEC WD 5392: Reference architecture of knowledge engineering
and characteristics
ISO/IEC AWI DTR 24372: Overview of computational approaches for AI systems
WG 5
ISO/IEC CD 38507: Governance of IT - Governance implications of the use of artificial intelligence by
organizations
implications of AI
Joint Working
Governance
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Deutsches Institut für Normung e. V.
Saatwinkler Damm 42/43
13627 Berlin
www.din.de
Filiz Elmas
Leiterin Geschäftsfeldentwicklung Künstliche Intelligenz
Filiz.Elmas@din.de
+49 (0) 30 2601-2464
www.din.one/site/kiSie können auch lesen
